Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун. Smart Reading. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Smart Reading
Издательство: Смарт Ридинг
Серия: Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг
Жанр произведения: Техническая литература
Год издания: 2021
isbn:
Скачать книгу
подобной задачи ошибался, если варианты написания C и D слишком сильно различались по форме, положению или размеру. Однако если добавить еще один слой нейронов, проблема будет решена. Нейроны первичного слоя будут находить паттерны, характерные для C и D. Такие детекторы создаются автоматически, потому что в сети используется обратное распространение, которое автоматически обнаруживает отличительные особенности или шаблоны. Например, непрерывная линия с двумя открытыми концами характерна только для C. Наличие линий, образующих близкий к прямому угол, указывает на D и т. д. Первый слой ведет себя как экстрактор признаков, а второй – как классификатор, но все уровни сети обучаются одновременно.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

      Примечания

      1

      Флоп (англ. flop) – внесистемная единица измерения производительности компьютеров.

      2

      Переменный резистор – элемент электрических цепей, обладающий переменным значением электрического сопротивления.

/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYHBwcGBwcICQsJCAgKCAcHCg0KCgsMDAwMBwkODw0MDgsMDAz/2wBDAQICAgMDAwYDAwYMCAcIDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAz/wgARCAhJBdwDAREAAhEBAxEB/8QAHQABAAICAwEBAAAAAAAAAAAAAAECAwcFBggECf/EABwBAQEBAQEBAQEBAAAAAAAAAAABAgMEBQYHCP/aAAwDAQACEAMQAAAB9/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA4Xj11Z8z6F6suQuXSxarkl4stixZLFrLFpZqQSSLZEC1SkkgVIgCaEgJIoiJtmAtVIBIBIllApAUhE2wSQQCELJAggkgkgVMRSkFWIKFgEAAAgAJBEJDQqQCCktYEVEFhAIIICCAACKQqIVEKqIggS1rZ31/kgAAAAAAAAAAAAAAAAADq/m7+e/g/buZrrKZEypey9ZJckZGrmRm5ezJV4suSpBZZWyXqZLVBapJBYAJKgk1KSLBaUTLG0hZoSTEkxJJMImkKEkCIqwKi2FggAEAIkiplC0SQElRBIBAAQQRZAFQCEhIzBM3jiCpBUx5tVgmWtkEEAEFEEIIAIpEArSIIqKiKZQsy75/TfmwAAAAAAAAAAAAAAAAAB1jy+jz58P7WWXLbkTKlzJpkTJm5C7WRLpksy2XystrbVK2LLkZtpJaFSSCSUmxKFgmkKmJJJlC1SrCVZaWZJJJRFqEpIIEFJFSsBItnNioVUBSCFgAAkgkkBCkhZQsAgAhCwErZAqCERWQJaSwVIKZ1QqTFRUEFQQhTMRW0RIIoQCCKiIFUSuaium+v0n50AAAAAAAAAAAAAAAAAAdY83fz/wDC+3laypdMxbUyF5Ms1kXKXS6ZNMhki1tiVsuRnJU1KTUgsEsRUyTUkEqiSZVTC2BpJaaJKCxJMTJISdJgSALBMQIaILBJERQgLAURSIqSAsoIJBMQTSFCFIiKgkhqCAQVuYqARJEzUmapLBEUlotSBEEEVBBAIkiGrCSlYRGggEEVWhXKtRhGm+P0n50AAAAAAAAAAAAAAAAAAdY83o0B8L7WdrIZWbl9TJGWXIZDIXMmpli9uQkstzLZarCy1kpKyCULKzEkqBFTAaTEtEmyZbEyAWSUkVMBZKSSIUJIJIAIBEsUlEAgki1EQFREgCgRbKIKSFSSsAjRELFohYKoK1FkDOaxWxmmqEFIpNQVECpFCCoIhIFRCxVSCAQRpWIhWOIN8fpPzoAAAAAAAAAAAAAAAAAA6x5vRoP4f28sZTIl9S7OXO8xkayM3MtmVLxfWrLcyperWTZayUlqaklRIWaZTogCSYm1ErKSSTJKSEVJJKEsCQkiJohZCQpCwACFqCFiCgQASQKCAAqRECFCSKRNVyi2KEW1lLBUqkajJM0SA1WWpUrm1tpEECIqSCCsRAVAqISTZWoIiKioKwqsVN7fpPzoAAAAAAAAAAAAAAAAAA615vRoP4X28pnS1ze3ImXOsjWVMqXsy1kMi2typlqxNlrLFrLLKrZJJhFgTE2klQJCTCSbJFTE2CSUkkJJKCYWFAmFTJKQ1FQAiAthRUhYBCkBYlWAIC0EkCFQFlIEFECoIliI1YWqwlNSBmIoghYlokS0lVjlgggQlFUggEAVUE2ErEVUgFCKiN6fpPzoAAAAAAAAAAAAAAAAAA615vRoT4X2sxlMm83M0t8sreVm9mXczS3lumasltybm1XZm6tbKyTFotEySso0mJiKkhJFIkE1KEksSglBMKmJJFkgIAJIqYEEBUoqQKELAIUBEUIABJBIJERQAAEEENIggiWLa2wtSCtzEJKIUUlgrEVWWslGhGQFNOG1z4vTlMuTzcmdFiosglIIKkEJVYqsb0/SfnQAAAAAAAAAAAAAAAAAB1rzejQ/wvtZUy25NTLleMi5jJWTWc0mWbtWastXL3M2Wtss2zFy+UpYvIoKEgJJBISVJJJKSgkkmBBZJqQgISFklJsgkhSFiVUSyAFrLSkKAEEkAQtICiSEEkAAAhpFaqRKqJRWoli2GqFUrqMkzSoJmqxUgrFVrLURWSF1t7vLpf1eXheXXlOXTYXHvuHm5DG0rSEEIIKVEVFUjef6T86AAAAAAAAAAAAAAAAAAOt+b0aI+F9nMZNZyW5c6yy5DImTUyzOWXJrWYy6XL3F7Last2JL5XyvZZFTJJNgEgkAlBICSgLJYlJICAklhrIIBIAABCiJREq1BRBCwVhQAAAAAAAAAARW2FqQJa2iIqsXVVqVSqTmV1KEwapEFSIrLTNJBjrUf2/l6g9fz+m+btlxvleXq2l4/bvbz6+nO4GhKoBUqQRVTeP6P86AAAAAAAAAAAAAAAAAAOuebvoz4X2r6mRckzlmsrWRMiZN5zZuVrJWfTIXub3N9albS2L5XSyWCWskkmSaQslEKBUCSaklJASAEsKE3JBIAFACQRAgEkKIliagIWVKIJIKgFisVJABAAAFACILW2pEpa1EVarbC0K3MSM2LmlTLC1ipBXCkpYSmnRPr/N039L5OvPJ2+HG7zfYPN7d9+L2bO5bStISqSQChUgjTeH6L86AAAAAAAAAAAAAAAAAAOu+bvo74f2r1eTKZJcq5DLuZTLlkrNbmrIltZvq3atF4tF5LazJZLEpKSAItUDKbJpVoAIIJCTYhZNgkAE0sm2CQQSCSCBJEoQIAlhqsoEkEgipgoAKSSAFAgArEVAAIaqQUWBLBRqLqpQrczkilzAtjNqVKxGVVgjTgPTx05+j/Pa28muscepPpz32D4Pp+mPP1+rnuKJFlYKSChBU3h+k/OgAAAAAAAAAAAAAAAAADrvm76P+J9nKXjIuWXIZbnL0ZcMlZJr6NMhkub6WurxkwyJaybLJZLEyTUiSVsyAhYWLAWRYSQk2SAASLBNqpBNElClIIAWESwCsTEQBEsSw0IRQCghCiFBEsqIslQlkhYKEAELVakETUFVrbDVCCsyiLmpAWFrFSIrkqp8+pqT9D8XXHXx6/wDJ3+aamXnfP7vRvh9mwOXSFZRqQhYJShQG7v0n50AAAAAAAAAAAAAAAAAAde83fSPxPs5Zb1llyRkrLZlsyrczNZrMtzk1m16XjLiZLLWWSyWJSySkpaWGfht6+191nPJMTSJRYJqSEkAmyRUqskUJqZFTUpFSCYiglgCKkSiJYIhEQIAWJpEEkAgAkEKAsSqQBJBIaoVgKharUqqWtVlrdQtSszEErZBVDSWhEViAU06L9Txat+z8PW/g7cDz6E+vHo2v4PpehfL1yTaFURrMSgU0rlu79J+dAAAAAAQFICgAEKCFAAAAAde83fSnxPsZZck3krImS5zVlku3kX6NTIl9Zy3VlzYmSy7N7LJMXSbCWJTDWr/RdA49HUd8KM+o/NrcVwskkSCaUJskUJtmyaSTpMgaEE2BRSIWhEErERkWCJYlgiWMogQCCQQoAQIWUAEBVIqqUi1JKysLQqCCjVRLW2CudV1arBVllBFzSgmqxUjKCKrXEduenP0357oXnnRfN2pLea7R5Po+mfF6u0Y2lqRpEzAUlStebv6h/k8AAAAABQQoIAAUgKQAAAABzXzP1G2vwH+hcs3kMpk1Mus5c3JWSbz2Zavc5NL3WXDPM21Ls3zm1t7DM3M0B0L28